最近，一下子火了起来。有人说，这可能是第四次科技革命的开始；有人担心这是机器人将要统治人类的预兆；还有的人很慌张，因为很有可能取代他们的工作……
于我，我觉得更像是《流浪地球》里的MOSS，中文译名：小苔藓，是由集群组合而成。也是如此，是由每个人对话训练完毕后的人工智能。
为什么那么智能，秒杀之前所有的AI应用？我们能用它来做点什么，或者说它的正确打开方式是什么？日后它会不会抢走娃的饭碗？带着这些问题，老母亲扫看了很多资料，一篇文章给娃讲清楚。
01
是什么？
美国人工智能研究实验室开发的一种全新聊天机器人模型。
它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，并协助人类完成一系列任务。
通过对话，可以帮助人类撰写邮件、论文、脚本，制定商业提案，创作诗歌、故事，甚至敲代码、检查程序错误。就连马斯克也感慨，“只有你想不到，没有办不成的。”
当然，不要忘记马斯克也投资了这一项目，打call也是题中之意。
02
为什么
比之前的机器人都要智能？
一言蔽之，逻辑不一样，计算量不一样。
智能聊天机器人之前也推出过不少，从最早的小I，到后来的小爱，小度，Sari，都不曾像那样引人注目。说到底，还是设计逻辑不一样，或者说，人类教机器理解语文的方式出了错。
在之前，人类让计算机理解语言是按照字词顺序，逐句逐词对让计算机翻译理解，但的逻辑不一样，他的计算逻辑叫，来源于2017年的一篇科研论文《 is all your need》。后台回复： 即可下载英文原文。
突破了时序序列的计算方法，计算了每一个单词在句中和文章中的权重，有一点模拟人类大脑神经元的神经网络架构，这就意味着需要海量的计算量。
（也就是的公司）使用了RLHF（ from Human ，人类反馈强化学习） 技术对进行了训练，且加入了更多人工监督进行微调。
说清RLHF要从人工智能学习方法的三种模式开始说起。
监督学习。家长可以给孩子看大量的猫狗照片，让孩子学会分辨猫和狗。用类似的方法给人工智能看信息并告诉它答案，人工智能看了足够多的信息后，就能够进行识别了。比如人脸识别、车牌识别、肿瘤诊断。
无监督学习。人工智能对数据内容进行分析，根据观察到的特征，把认为相似的东西分为一组，这样，人工智能就可以从繁杂的信息中，找到隐藏的规律。
强化学习。人工智能直接和环境互动，通过环境给出的奖惩学习，通过一系列动作获得最大的奖励（在强化学习中，非常强调和人类的互动）。在互动过程中，人工智能会不断调整自己的行为，对环境变化做出最佳应对。比如，人工智能经过多次训练后，能够用“一条命”就通关马里奥。
用的则用聊天的形式与人交互，并标记了大量模型和人交互的数据，比如说你在文中提及一个词“苹果”，它会联系上下文并横向比较大量文件得出结论，这里的苹果指的是水果还是机器。
所以在聊天这方面的功能显得特别强大，表现的非常智能。
据的相关论文透露，的训练集使用了总计约320TB的文字信息，涵盖超4000亿词和约31亿个网页，其中包括来自新闻、博客、社交媒体的内容。
中国信通院云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖介绍，的技术基于开发的GPT3.5系列模型。该模型参数规模据推测达十亿级别，加之在训练过程中引入人类反馈机制技术，使得在回答准确率、道德表现上进一步得到提升。
03
可以做哪些事？
通过对全球网友使用过程的归纳，我们大致可以把的功能概括为“聊天机器人”+“搜索工具”+“文本创造工具”三个方面。
用过的人都能感觉到，特别能聊，而且就像和一个真正的人在聊天。
这正是因为采用了RLHF技术，能够根据聊天的上下文进行互动，所以它不会跑题，但如果你转换话题，它也能随时跟上。
可以说，在聊天这件事情上，拿捏得死死的。
有时候，你甚至会觉得，也是有情绪的。
像不像辅导作业崩溃的老母亲？
当然，也存在一些缺陷。因为它的数据库截止到2021年，所以2021年之后的新梗，它可能会get不到了。
代替搜索引擎方面，有的研究认为不够严谨。不过作为吃瓜网友，我们早就知道，度娘不可信。所以就算的回答有漏洞或者文不对题，也无伤大雅，大家都是乐子人~
随便问一个：
很好，诚实地揭示婚姻的本质，精炼且深刻。
火上热搜，最关键的还是文本创造能力。
比如，写一份岗位职责描述：
写出俄罗斯方块的代码：
写一篇文章大纲：
写一篇高考作文：
命题写歌词
《钱江晚报》记者提问能不能写一首关于西湖的七言绝句：
好的，可以了，再看下去，我已经想要有一个叫的娃了~
嗯，我同事甚至还让写一个穿越爱情小说。emm，怎么说呢，就是写框架式，口号式的东西还不错，但脑洞大开的还欠了点。
当然，还有人把和理科Alpha结合起来一起用，就好像文科学霸联合了理科学霸，接下来就差制霸江湖了。
04
怎么用？
从以上的案例能够看出，和对话时，想要得到符合自己要求的答案，就要学会提问。
这其实很像两个陌生人交朋友。一开始彼此都不熟悉，所以只是泛泛而谈。随着谈话深入，你们互相透露的信息也会越来越多，越来越有价值。同时随着了解加深，你想要从对方那里获得的信息，也越来越明确。
所以，当你想要从获得某些信息，在提问的时候就要更精准的表达出关键要素。
可以用来统计数据，用来翻译，用来改写文章，用来编写程序，用来概括文章，用来改写方案等等，只有你想不到，没有他做不到。当然，这一切的一切都是在合规的前提之下。
05
会不会抢你的饭碗？
会，也不会。
在过去的很多年里，随着技术的不断进步，关于科技会取代哪些职业的讨论，从未断过。对，机器的确会替代掉一些人的饭碗，但新行业又会创造新饭碗，关键是拥有终身学习的能力。
火了之后，各种分析都有。所以，不如把这个问题抛给
例举了四类工作：数据输入和处理、服务和帮助客户（如回答常见问题）、翻译任务、报告撰写和内容生成。
结尾处，它还求生欲满满的表示，“虽然有些任务可能会实现自动化，但像我这样的技术也可以帮助和提升人类工作者，使他们在工作中更加多产、高效。”
就当是安慰吧~~不过回答也是可信的。
顺便引用一段罗翔的采访，值得一看~
06
可以让代写作文吗？
美国很多大学教授用亲身经历告诉我们，很多全班最高分论文，到最后才发现是写的。
麻省理工一名学生发帖表示，自己用帮自己写作业拿了A，还用帮同学写作业赚了100美元，连发帖的这段话，都是代写的。
所以，从功能上来说，完全可胜任写作文这份工作。
但是，让代写作文就和写作业照抄参考答案是一回事。除了快速的完成作业，并且蒙混过关，在老师那里得到一个虚假的A。对学生本人而言，没有任何实际收获，甚至还阻碍了我们的进步和成长。毕竟，假的终归是假的，表面上拿到高分，实际上什么都没学会。
实操上来说，让代写作文也是有目共睹的“死路一条”。
比如，美国很多公立学校系统，学校的Wi-Fi网络和设备上已经全面禁止了。通过学校还修改了校规，更新剽窃的定义，把AI加入到学术诚信的必修课中等等。
现在中国大陆还没有放开的使用，今后如果可用，类似的配套规定和惩罚也会肯定也会从严。比如离我们最近的，香港大学上周已经明文禁止在课堂等教学行为使用或其他人工智能工具。
在去年12月初就发文，表达了对沦为学生代写论文工具的担忧。
继而在1月底下场，针对代写学研文章、列为作者等系列问题作出了规定，和其他任何LLM工具都不可以成为论文作者。
另外，打败魔法的，通常也是魔法。
此前，加拿大华裔学生开发了一款，能够快速检测AI生成文本，欧美很多大学老师已经注册使用这个软件。
斯坦福大学的研究团队也提出了一种用于检测AI生成文本的全新算法，可以判断文本是否是机器生成，并且不需要训练人工智能或收集大型数据，就可以比较文本。
实验室的发言人也表示，正在开发新的技术来识别生成的文本。（果然，官方打击最致命）
所以，还是学学人工智能，好好学习吧！
07
可以替代辅导功课吗？
不能。
可以识别图片，但是操作起来比较繁琐，主要还是依靠纯文字搜题，效率会非常慢，学习效果大打折扣。
不过更重要的是，必须强调，≠正确答案。
本身在训练期间，就是以聊天和交互为主，它的成长方向并不是“全知百科全书”。
长期使用之后，我们能够感受到，“人类常识”方便还有一些不足。
比如，做一道小学应用题，尽管它可以写出一长串计算过程，但最后答案却是错误的。
一些其他学科的题目，也会出现错误。
2018年高考题，正确答案选A
正确答案应该是7:5
任何工具都是双刃剑，关键在于人类如何使用，亦如是。
最后，用《流浪地球2》里马兆主任的一句话来结束全文：没有人的文明，毫无意义！
共勉之！
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